一、r语言是什么
R是一种专门用于统计分析和绘图的编程语言与环境。它是一款自由、开放源代码的软件，属于GNU系统的一部分。R不仅在统计计算方面表现出色，还提供了丰富的图形工具。R最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年共同开发。这款语言集成了多种先进的统计方法和算法，使得用户能够轻松地进行数据分析和可视化。
R的优势在于其强大的统计功能和灵活的编程特性。它支持包括但不限于机器学习算法、线性回归、时间序列分析及统计推理等广泛的应用场景。R的用户群体涵盖了统计学家、数据科学家、研究人员以及任何对数据分析和可视化感兴趣的专业人士。R语言通过其直观的语法和丰富的库，使得复杂的数据分析任务变得简单而高效。
为了满足不同用户的需求，R提供了一系列标准的统计和图形方法，这些方法被组织成一个庞大的库。R的灵活性还体现在它能够与其他语言和工具无缝集成，如Python和SQL，从而扩展其应用范围。此外，R拥有活跃的社区支持，用户可以轻松地获取帮助、分享资源和学习最新的技术动态。
作为一门统计学和数据科学领域的强大工具，R已经成为许多研究机构、企业以及学术界的标准工具。无论是进行基本的数据探索，还是复杂的数据建模和预测，R都能提供强大的支持。R的开源特性使得它能够持续进化和改进，以适应不断变化的数据分析需求。
二、r语言 分维度求均值
data就是你2113的5261这个4102表
日期1653格专式为：属YYYYmmdd
library(plyr)
result <- ddply(data,.(month = substr(date,5,6)),summarize,ma = mean(a),
mb = mean(b),
mc = mean(c))
三、大数据云计算好学么
从知识结构上来看，大数据技术专业以计算机、数学、统计学为主要基础内容。专业设立的目标，是培养学生掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。那么大数据专业难学吗？我们可以看看某211大学的课程简介——
数学类：高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论
学科基础课：计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统
专业基础课：数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论
专业课程：
数据采集与管理模块：多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用
数据分析与计算模块：Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算
数据服务与应用模块：服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术
光看这些专业技术名词，大家可能觉得比较空洞，事实上，这其中就是结合了计算机、数学、统计学等相关专业的背景，在相应学科上有一定基础的学习者，比如说数学、理科，系统化地学都是能够学得好的。
关于大数据专业难学吗，主要课程内容有哪些，以上就为大家做了详细的介绍了。大数据专业确实热度很高，而难度也因人而异，但是总体来说，花四年的时间去学习这样的高薪技术，是值得的。
四、如何用r语言进行双因素方差分析
如果你用的是英文版的 那么流程为
Analyze---general linear model---univarite 打开一个对话框
将两因素选入自变量框（fixed factors)
将因变量选入因变量框(dependent variebles)
点OK 就可以了
